LLMOとは？概要やSEOとの違い、メリット・デメリットを解説

LLMOとは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略で、生成AIに自社コンテンツを引用させるための施策や戦略を指します。

生成AIの発展にともない「SEOに取り組む意味がなくなってしまうのではないか？」「SEOが主流の時代は終わってしまったのか？」と悩んでいる方も多いでしょう。

AI時代のWebサイト運用を成功させるには、SEOを土台としたLLMOへの取り組みが欠かせません。

今回は、LLMOの概要や注目されている理由、SEOとの違いについて解説します。LLMOに取り組むメリット・デメリットもまとめましたので、AIからの流入を増やしたい方はぜひ最後までご覧ください。

LLMOとは、AIに自社コンテンツの情報を引用させるための手法

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTなどの生成AIが回答を出力する際に、自社のWebサイトを引用対象として認識させるためのコンテンツ最適化手法です。です。

昨今、検索エンジンだけでなく生成AIを使って情報収集するユーザーが増加しました。生成AIに自社コンテンツを引用させ、Webサイトのアクセス向上を目指すにはLLMOへの取り組みが欠かせません。

例えば、ユーザーが生成AIに「初心者におすすめのオンライン英会話は？」 と問いかけた場合。回答結果に自社の英語学習サービスが表示されれば、ユーザーは商品・サービスを自然なかたちで認知し、興味を持つきっかけとなるでしょう。

LLM（大規模言語モデル）とは何か？仕組みを簡単にまとめました

LLMOは、生成AIに自社コンテンツを最適化して認識させる、次世代のコンテンツ戦略ともいえる存在です。

LLMOに取り組む前に、まずは基盤となる「LLM」の仕組みを理解しておく必要があります。

LLM（大規模言語モデル）とは簡単にいうと、大量の文章データを学習し、人間のように自然な文章を認識・生成可能なAI（人工知能モデル）のこと です。LLMが言葉を理解して生成するにあたり、次の順で情報が処理されます。

1. トークン化
2. ベクトル化
3. データ学習
4. コンテキスト理解
5. デコード

※ニューラルネットワーク…人間の脳の動きに近い意思決定をおこなう機械学習プログラム

LLMOが注目されているのはなぜ？わかりやすく解説

LLMOが注目されている理由は、主に2つです。

• 生成AIの性能が飛躍的に向上した
• 生成AIから情報収集するユーザーが増えた

これまではインターネットにおける情報収集の手段は検索エンジンが主流でしたが、昨今のAI業界の急速な成長とともに、生成AIを使い、欲しい情報にアクセスするユーザーが増えています。

これにより、生成AIからの流入を狙うLLMOの手法が注目され、SEOに並ぶ新たなコンテンツの最適化が求められているようです。生成AIの回答結果で引用されるには、情報の信頼性や網羅性が重要視されます。

SEOとLLMOの大きな違いは「最適化する目的」

SEOとLLMOはどちらもWebサイトのアクセス向上につながる施策ですが、コンテンツを最適化する目的が異なります。

• SEO：検索エンジンで上位表示させるため
• LLMO：生成AIの回答で引用させるため

また、SEO対策では検索ユーザーの行動を意識して取り組むのに対し、LLMOでは生成AIの処理方法を意識する必要があります。それぞれ評価項目が異なる点にも注意が必要です。

AI時代のWebサイト運用では、SEOで検索結果に表示されることに加え、LLMOで生成AIに引用されることが重要です。

LLMOに取り組む3つのメリット

LLMOに取り組むメリットは、次の3つがあります。

• SEOのノウハウを生かせる
• 新規ユーザーの獲得につながる
• 競争優位性の向上につながる

それぞれ解説します。

LLMOに取り組むメリットその1：SEOのノウハウを生かせる

LLMOとSEOは目的こそ異なりますが、評価されるポイントには共通する部分があります。

信頼性の高い情報、出典の明記、独自性のあるデータなどは、生成AIに引用されやすく、これはSEOでも重要とされてきたポイントです。さらに、SEOで重視されるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識したコンテンツ作りは、LLMOでも有効です。

これまで培ったSEOの知識や経験は、LLMOにおいても大いに役立つでしょう。

LLMOに取り組むメリットその2：新規ユーザーの獲得につながる

LLMO対策を進めることで、従来のSEOではリーチしづらかった新たなユーザー層へのアプローチが可能になります。

検索エンジンを利用する層だけでなく、生成AIを通じて情報を得る層にも自社コンテンツを届けられるため、これまで接点のなかった潜在顧客にもリーチできるのが大きな強みです。

LLMOに取り組むメリットその3：競争優位性の向上につながる

LLMOはまだ広く浸透していない新しい概念のため、対策に取り組んでいる企業は限られています。今のうちにLLMOを意識したコンテンツ作りを始めることで、生成AIからの流入を獲得でき、競争優位性の確立につながるでしょう。

これからWebサイトを本格的に運用していく場合、SEOとLLMOの両軸で対策を講じることで、アクセス数やコンバージョン数の向上といった成果が期待できます。

LLMOに取り組む2つのデメリット

反対に、LLMOに取り組むデメリットは次の2つがあります。

• 引用されたコンテンツにアクセスが集まるとは限らない
• 効果を測定しにくい

ひとつずつ見ていきましょう。

LLMOに取り組むデメリットその1：引用されたコンテンツにアクセスが集まるとは限らない

LLMO対策により、自社の発信する情報が生成AIに引用されたとしても、コンテンツ自体のアクセス増加につながるとは限りません。

ChatGPTやGoogleのAI overviewのようなAIアシスタントでは、インターネット上の情報を参考にAI側が適切な回答を作成します。回答の作成時に引用されたコンテンツにユーザーがアクセスしない場合、Webサイトのアクセスにはつながりません。

LLMO対策においては、AIに引用されたからといって必ずしもアクセス増加を期待できるわけではないことを覚えておきましょう。

LLMOに取り組むデメリットその2：効果を測定しにくい

LLMOは、効果を明確に測定しにくい点が課題といえます。

従来のSEOでは、Google AnalyticsやSearch Consoleを使ってユーザーの行動や流入経路を詳細に分析できました。しかし、LLMOではAIの回答ロジックがブラックボックス化されており、どの施策が効果的だったのか把握しづらいのが現状です。

LLMOの効果を測定する場合、現状は2通りの方法に限られるでしょう。

• Google analytics等の解析ツールでトラフィックからAIによる引用を確認する
• 自身でAIに質問を投げ、自社コンテンツが引用されることを確認する

これからの時代は「SEO×LLMO戦略」が求められる可能性

生成AIの登場によって検索体験が変化しつつある昨今ですが、SEOの重要性が失われることはありません。

むしろ、LLMOはSEOを補完する存在として注目されており、両者は共存すべき戦略です。

• SEOの役割：検索エンジンからの流入確保・ユーザーとの接点の創出
• LLMOの役割：AI経由での企業に対する信頼性や専門性の認識

AIによるコンテンツの引用は、間接的にWebサイトの影響力を高めることに寄与します。今後はSEOとLLMOを掛け合わせた新たな戦略で、未来の検索体験を見据えた対応が必要になるでしょう。

こちらの記事では、すぐに取り組める10種類のLLMO対策を紹介しています。

まとめ｜LLMO対策でAIからの流入を増やそう

• LLMOとは、AIに自社コンテンツの情報を引用させるための手法
• LLMOのメリット・デメリットを理解した上で取り組む必要がある
• 今後はSEOとLLMOを掛け合わせた新たな戦略が求められる

LLMOはAI時代のWebサイト運用において注目されている手法であり、生成AIからの流入を狙う上では必須の戦略といえます。

LLMOのメリットは、SEOのノウハウを生かせる、新規ユーザーの獲得につながる、競争優位性の向上につながることです。ただし、引用されたからといってアクセスにつながるとは限らない、効果を測定しにくい、といったデメリットも存在します。

Webサイトの集客をLLMOに一本化するのではなく、今後はSEOとLLMOを掛け合わせ、ユーザーの検索体験を向上させるためのコンテンツが求められていくでしょう。LLMOの対策方法は従来のSEOと共通する部分も多く、今後さらにAIが発展していくと考える場合、少しでも意識すべき概念といえます。

LLMOに取り組むべきか迷っている方はまず、自社サイトがLLMOに取り組むべき状況であるか、SEO効果の測定結果や自社の商品・サービスに関連する生成AIの回答などから検討してみてはいかがでしょうか。